基于深度學習的籽棉地膜分揀系統(tǒng)研究
【文章頁數(shù)】:59 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3-2地膜與籽棉的實物圖像
11且由于連續(xù)的窄波段成像,相鄰波段數(shù)據(jù)之間信息之間會存在冗余;最后高光譜圖像數(shù)據(jù)中含有大量噪聲,數(shù)據(jù)的信噪比較低,數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非線性特征[39]。3.2高光譜圖像采集和預處理為了制作樣本集,需要采集籽棉地膜的高光譜圖像。收集了大約10kg來自新疆阿克蘇地區(qū)的機采籽棉,原料來自于新....
圖4-13VW-AE的迭代損失函數(shù)曲線
35圖4-13VW-AE的迭代損失函數(shù)曲線Fig.4-13IterativelossfunctioncurveofVW-AE最后,利用VW-SAE提取36維高階特征,并將其作為ELM的輸入。表4-3列出了基于VW-SAE和傳統(tǒng)mRMR算法提取的高光譜圖像特征作為GWO-ELM輸入....
圖4-14光譜反射曲線
36表4-4不同隱含層節(jié)點數(shù)的ELM分類結(jié)果Table4-4.CLASSIFICATIONRESULTSOFTHEDIFFERENTNUMBEROFHIDDENNODESOFTHEELM隱含層節(jié)點數(shù)101420背景0.96520.99440.9835背景上的膜0.79950.86....
圖4-15基于偽彩色地
39(a)原始圖片(b)標記圖片(c)VW-SAE+GWO-ELM(d)VW-SAE+ANN(e)SAE+GWO-ELM(f)SAE+ANN(g)GWO-ELM(h)ANN圖4-15基于偽彩色地圖的模型分類結(jié)果Fig.4-15Classificationresultsforeac....
本文編號:3993902
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